Explore flag management/write API for OFREP
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Tranquilla
- Ambito
- api, backend-api-design
Direzione di ricerca
Inizia esaminando l'API esistente di lettura/valutazione di OFREP, l'issue #39 correlata e la roadmap di OFREP 1.0. Verifica se la gestione CRUD dei flag debba appartenere a OFREP o a un protocollo separato, definisci la superficie di scrittura minima utile e gli aspetti di autorizzazione, quindi documenta una decisione o una proposta.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Context
At KubeCon EU 2026, the AI workflow integrations discussion (recap) raised the question of whether we can define a standard way for tools to create and manage feature flags programmatically.
Problem
OFREP currently defines a read/evaluation API. There's no standard for creating, updating, or deleting feature flags. This means AI tools (MCP servers, agents, IDE integrations) that want to manage flags have to use vendor-specific APIs.
As AI-assisted development workflows become more common, having a standard write API would enable tools to create and manage flags without being coupled to a specific vendor.
Questions
- Should OFREP define a flag management API (CRUD operations)?
- What is the minimal surface area that would be useful (e.g. create flag, update targeting, toggle on/off)?
- Is this in scope for OFREP or should it be a separate protocol?
- How do we handle authorization and permissions for write operations?
Related
- #39: OFREP 1.0 roadmap
- Lingua principale
- Nessun dato sulla lingua
- Stelle
- 57
- Fork
- 7
- Merge medio
- 23h 3m
- PR unite (30g)
- 1
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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